現代のネットワークは膨大なシグナル — ログ、メトリクス、トレース、アラート、トポロジー変更 — をレイヤーやベンダーを跨いで生成する。運用チームはデータに溺れながらも、依然として理解が欠けている。
既存のツールは観測する。収集し、可視化し、アラートを出す。しかし最も困難な問いは人間に委ねられたままだ: 「なぜこれが起きているのか？」
オブザーバビリティは何が起きているかを教えてくれる。我々は次のステップがUnderstandabilityであると考える — マルチソースのシグナルを相関させ、なぜ起きているかを明らかにすること。ダッシュボードやアラートだけでなく、因果推論と根本原因分析を。
ソース、レイヤー、ベンダーを跨いでシグナルを融合し、因果関係を解明して根本原因を特定する。
理解で終わらない。検知し、理解し、対処し、検証する — ループを自律的に閉じる。
a10y は単一技術のプロダクトではない。Statistical AI とLarge Language Modelsを組み合わせ、それぞれが最も効果的な領域で適用される。
時系列異常検知、トポロジー対応の相関分析、障害予測モデル。大量の構造化シグナルに対して速度と精度が求められる場面で活躍する — 毎秒数百万のメトリクスからハルシネーションのリスクなく異常を検知する。
非構造化データに対する因果推論、自然言語インタラクション、RAG を活用したランブック検索。コンテキストと判断が重要な場面で威力を発揮する — ベンダー固有のログの解釈、根本原因の説明、ドキュメントからの知識の統合。
どちらのアプローチも単独では十分ではない。統計モデルは何かがおかしいことを検知する。LLM はなぜおかしいのか、何をすべきかを推論する。両者が組み合わさることで、自律運用の認知基盤を形成する。
"Automated" でもない。"Assisted" でもない。Autonomous（自律的）。
自動化はスクリプトに従う。自律化とは、システムがコンテキストを理解し、因果関係を推論し、秩序を回復する方法を判断し — そして結果を検証することを意味する。ゴールはより速く人間をページングするネットワークではなく、自ら治癒するネットワークだ。
テレコムには自律運用に関する数十年の標準がある — TMF、ETSI ZSM、インテントベースネットワーキング。IT にはクラウドネイティブなオブザーバビリティ、AIOps、SRE プラクティスがある。これらの世界は並行して進化してきた。a10y はその橋渡しをする。
Penetrate. Understand. Restore.